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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
장경석 (광운대학교) 손광철 (광운대학교)
저널정보
한국인공지능학회 인공지능연구 Korean Journal of Artificial Intelligence Vol.12 No.3
발행연도
2024.9
수록면
1 - 7 (7page)

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In this paper, we propose an innovative super-resolution technique to address the issue of reduced accuracy in license plate recognition caused by low-resolution images. Conventional vehicle license plate recognition systems have relied on images obtained from fixed surveillance cameras for traffic detection to perform vehicle detection, tracking, and license plate recognition. However, during this process, image quality degradation occurred due to the physical distance between the camera and the vehicle, vehicle movement, and external environmental factors such as weather and lighting conditions. In particular, the acquisition of low-resolution images due to camera performance limitations has been a major cause of significantly reduced accuracy in license plate recognition. To solve this problem, we propose a Single Image Super-Resolution (SISR) model with a parallel structure that combines Multi-Scale and Attention Mechanism. This model is capable of effectively extracting features at various scales and focusing on important areas. Specifically, it generates feature maps of various sizes through a multi-branch structure and emphasizes the key features of license plates using an Attention Mechanism. Experimental results show that the proposed model demonstrates significantly improved recognition accuracy compared to existing vehicle license plate super-resolution methods using Bicubic Interpolation.
#Deep Learning #Single Image Super-Resolution #Multi-Scale #Attention Mechanism #License Plate Eecognition

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